一般机器学习有哪些算法?
传统的机器学习算法主要依赖统计学和优化方法,不依赖深层神经网络,通常具有较高的可解释性且适用于中小规模数据集。以下是经典的传统机器学习算法分类及代表性模型:
一、监督学习(Supervised Learning)
1. 回归(Regression)
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线性回归(Linear Regression)
通过最小化预测值与真实值的平方误差,拟合特征与目标之间的线性关系。
场景:房价预测、销量趋势分析。 -
岭回归(Ridge Regression) 和 Lasso回归(Lasso Regression)
在线性回归基础上加入L2或L1正则化,防止过拟合。
场景:高维数据回归(如基因数据分析)。 -
支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)
基于支持向量机(SVM)的回归方法,通过间隔最大化优化预测边界。
2. 分类(Classification)
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逻辑回归(Logistic Regression)
通过Sigmoid函数将线性回归结果映射到概率,用于二分类或多分类。
场景:信用评分、疾病预测。 -
支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
寻找最大间隔超平面分割数据,支持核技巧处理非线性问题。
场景:文本分类、图像分割。 -
决策树(Decision Tree)
基于特征阈值递归划分数据,生成树形规则(如ID3、C4.5、CART)。
场景:客户分群、风险评估。 -
K近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)
根据样本在特征空间中的最近邻标签进行预测,属于惰性学习。
场景:推荐系统、简单模式识别。 -
朴素贝叶斯(Naive Bayes)
基于贝叶斯定理与特征条件独立性假设,计算类别概率。
场景:垃圾邮件过滤、情感分析。
3. 集成学习(Ensemble Learning)
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随机森林(Random Forest)
通过多棵决策树的投票或平均提升泛化能力,降低过拟合。
场景:高维数据分类(如医疗诊断)。 -
梯度提升树(Gradient Boosting Decision Trees, GBDT)
逐步训练弱学习器拟合残差,优化预测效果(如XGBoost、LightGBM)。
场景:点击率预测、竞赛建模。 -
AdaBoost
自适应调整样本权重,迭代训练弱分类器并加权组合。
场景:人脸检测、异常识别。
二、无监督学习(Unsupervised Learning)
1. 聚类(Clustering)
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K均值(K-Means)
将数据划分为K个簇,最小化簇内样本到中心的距离平方和。
场景:用户分群、图像压缩。 -
层次聚类(Hierarchical Clustering)
构建树状聚类结构,支持自底向上(AGNES)或自顶向下(DIANA)划分。
场景:生物基因分类、文档主题聚类。 -
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering)
基于密度发现任意形状的簇,自动识别噪声点。
场景:地理数据聚类、异常检测。 -
高斯混合模型(GMM)
假设数据由多个高斯分布混合生成,通过EM算法估计参数。
场景:语音信号分离、图像分割。
2. 降维(Dimensionality Reduction)
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主成分分析(PCA)
线性降维,提取数据最大方差方向的主成分。
场景:数据可视化、特征压缩。 -
线性判别分析(LDA)
最大化类间差异、最小化类内差异的监督降维方法。
场景:人脸识别、分类任务的特征提取。
3. 关联规则(Association Rule)
- Apriori算法
挖掘频繁项集(如“购买啤酒的用户常购买尿布”)。
场景:购物篮分析、交叉销售。
三、半监督学习(Semi-Supervised Learning)
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标签传播(Label Propagation)
基于图结构将少量标签扩散到未标注数据。
场景:社交网络分析、半监督分类。 -
自训练(Self-Training)
用已标注数据训练初始模型,预测未标注数据并迭代优化。
场景:文本分类(标注数据不足时)。
四、概率图模型(Probabilistic Graphical Models)
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隐马尔可夫模型(HMM)
用于时序数据建模,假设状态转移和观测服从马尔可夫性。
场景:语音识别、股票预测。 -
贝叶斯网络(Bayesian Network)
用有向无环图表示变量间的条件依赖关系。
场景:医疗诊断、风险评估。
五、其他经典算法
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核方法(Kernel Methods)
通过核函数将数据映射到高维空间,解决非线性问题(如核SVM)。
场景:图像分类、非线性回归。 -
最近邻(KNN)
基于距离度量进行预测,无需显式训练过程。
场景:简单分类/回归(数据分布清晰时)。
六、传统机器学习的优势与局限
优势:
- 解释性强:如决策树、线性回归可直观理解特征重要性。
- 计算效率高:适合中小规模数据,训练和推理速度快。
- 依赖特征工程:通过人工设计特征提升模型表现。
局限:
- 对复杂模式捕捉能力有限:如图像、语音等非结构化数据。
- 特征工程成本高:需领域知识设计有效特征。
七、应用场景选择建议
- 小数据集+可解释性需求:逻辑回归、决策树。
- 高维稀疏数据:SVM(线性核)、随机森林。
- 时序数据:HMM、ARIMA(统计模型)。
- 无标签数据聚类:K-Means、DBSCAN。
- 关联规则挖掘:Apriori、FP-Growth。
传统机器学习算法至今仍在工业界广泛应用,尤其在数据规模较小、特征明确且需解释性的场景中表现优异。结合业务需求和数据特点选择合适的算法,往往能高效解决问题。